基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法技术

本发明专利技术公开一种基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法，包括如下步骤：步骤(1)、样品的采集及前处理；步骤(2)、红外扫描；步骤(3)、红外数据前处理；步骤(4)、红外特征峰分峰；步骤(5)、油分打分处理；步骤(6)、红外预测模型的建立；步骤(7)新鲜烟叶样品油分类的红外预测。本发明专利技术利用红外光谱技术，结合针对性的分峰分析方法，构建烟草油分快速分析模型及分析方法，用于烟草油分的快速检测评价。预测模型建立过程中，本发明专利技术对前处理过程进行了考察，同时确定了分峰位置，保证依据该数据建立的模型更加准确，进一步保证预测的准确度。证预测的准确度。证预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法


[0001]本专利技术涉及一种烟叶化学成分的快速预测方法，具体涉及一种基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法。

技术介绍

[0002]烤烟油分与烟叶的弹性、韧性、吸湿性、成熟度以及理化特性、烟气质量密切相关，是一个概括性极强的品质因素，在烟叶分级中有重要作用。油分含量在一定程度上反映了烟叶的质量，同部位油分档次高的烟叶，物理特性、化学成分、吸食质量都得到相应提高。油分含量深刻影响烟叶感官评吸质量，油分多的烟叶，香气质量较好、杂气较轻、余味纯净舒适。
[0003]油分的成分复杂，据相关文献报道烟草油分主要包括高级脂肪酸、酯类物质、西柏三烯类物质和糖苷类等，目前，对烟草油分的概念没有准确的界定。现行的烤烟分级标准GB2635
‑
1992，主要是根据烟叶分级工作人员观察、手摸以及与其他相关的外观特征相结合来确定油分的不同档次，具有一定的主观性。
[0004]目前较为常用的油分测量方法为超声辅助索氏提取法。该方法结果较为客观准确，但是不足在于过程繁琐、检测时间长，很难用于高通量的快速评价。此外，油分分析新方法还有拉力测试法，视觉图片解析法等，这些方法较为新颖也能初步用于烟叶油分的分析，但是目前都还不成熟，应用较少。
[0005]红外光谱是一种分子振转光谱，能获得样品的整体化学信息，由于其快速、无损、简便等特点广泛运用于中药、农产品、酒类等质量控制和分析评价中。其中中红外光谱主要为分子振动基频吸收光谱，具有很强的指纹特征性。
[0006]目前，对于化学成分的中红外定量预测，主要是基于全波数建模预测。对于上述定量预测分别存在以下不足：对于全波数建模预测，仅对与建模样品产地、气候、品种等一致性较好的样品预测准确性较好，并且只对建模样品检测值范围内的样品能预测，超出建模样品检测值以外的样品没有预测效果。而非靶向的转基因或基因编辑烟草，由于其DNA等生物信息的改变，其代谢物将发生明显变化，可能导致其烟叶的品种甚至是种类都发生变化，分析范围超出预测模型范围。因此，对于采用全波段预测结果将引入系统性偏差。
[0007]为了解决以上问题，提出本专利技术。

技术实现思路

[0008]本专利技术利用红外光谱技术，结合针对性的分峰分析方法，构建烟草油分快速分析模型及分析方法，用于烟草油分的快速检测评价。
[0009]本专利技术第一方面提供一种基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法，包括如下步骤：
[0010]步骤(1)、样品的采集及前处理
[0011]选择一定量的烟株样品，采集一片或多片烟叶，去除叶脉取叶片，一半进行冷冻干燥，干燥后，粉碎研磨为40目以上细粉，一半进行烟叶油分打分；
[0012]步骤(2)、红外扫描
[0013]新鲜烟叶粉末，采用全反射法扫描；数据采集使用OMINIC软件；
[0014]步骤(3)、红外数据前处理
[0015]对上述步骤(2)所得光谱，采用平滑(Smooth)、矢量归一化(SNV)、多元散射校正(MSC)及基线校正(BC)等多种光谱预处理方法对红外光谱进行处理；
[0016]步骤(4)、红外特征峰分峰
[0017]选择中红外1612cm
‑1附近峰导入Orign Pro/Orign Lab Corporation软件进行分峰，分为烤烟萃取残渣出峰1645cm
‑1，油分的出峰位置为1593cm
‑1；
[0018]步骤(5)、油分打分处理
[0019]每个样品随机抽取3片烟叶，依据《GB2635
‑
1992(烤烟》标准逐片评价烟叶的油分，按照表1所示标准，并对其进行量化打分，请烟叶专家进行打分，每个样品评价三次，取平均值；
[0020]表1烟叶油分量化打分标准
[0021][0022]步骤(6)、红外预测模型的建立
[0023]对上述步骤(4)所得在1593cm
‑1峰面积与烤烟在1612cm
‑1峰面积比，作为油分的相对含量，与步骤(5)所得的油分类含量数据对应后，采用Orign Pro/Orign Lab Corporation软件，通过样本的相对面积比与油分进行线性拟合，计算出回归方程为Y＝0.42093X
‑
15.89745；
[0024]步骤(7)新鲜烟叶样品油分类的红外预测
[0025]对于所需检测的新鲜烟叶样品，按照步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)处理后导入步骤(6)所建模型中，即可得到油分类的红外预测值。
[0026]优选地，步骤(1)中，样品数量不能少于200个，粉碎研磨后样品颗粒的目数不小于40目。
[0027]优选地，步骤(2)中，扫描次数为32次，分辨率为4cm
‑1，扫描范围为4000～400cm
‑1，3次测试求平均值来消除误差；扫描时自动扣除H2O和CO2的干扰，得到原始光谱依次进行吸光度、自动基线校正、归一化处理得相应的标准化光谱。
[0028]优选地，步骤(4)中，拟合过程中，所有的拟合吸收峰均为高斯拟合；为了提高拟合的准确度，拟合过程中需达到以下标准:确定系数(COD)大于0.9，标准误差参数(chi
‑
squared)小于0.1。
[0029]优选地，步骤(5)中，评吸专家数量不低于5人。
[0030]相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
[0031]1、分峰法(Curve
‑
fitted analysis)分析物质的官能团组成是研究复杂混合物最常用的一种分析技术。利用分峰拟合所特有的分离重叠峰的特点，结合FTIR光谱数据可以更为准确的定量分析诸如烤烟等复杂物质中各官能团的含量，对复杂化合物的组成的分析有更好的帮助。分峰拟合处理是对FTIR重叠峰进行有效分离从而获得每个吸收峰面积的一种非常有效的方法。
[0032]本专利技术采用分峰分析技术，并明确限定分峰方法，选择中红外1612cm
‑1附近峰导入Orign Pro/Orign Lab Corporation软件进行分峰，分为烤烟萃取残渣出峰1645cm
‑1，油分的出峰位置为1593cm
‑1。拟合过程中，所有的拟合吸收峰均为高斯拟合。为了提高拟合的准确度，拟合过程中需达到以下标准:确定系数(COD)大于0.9，标准误差参数(chi
‑
squared)小于0.1。
[0033]采用本专利技术方法所得数据相对国标所用的感官评价方法更为客观准确，保证预测结果的标准性。
[0034]2、本专利技术操作时间短，仅需要几分钟就可以快速得到新鲜烟叶的油分含量。
[0035]3、本专利技术所得数据相对国标所用的感官评价方法更为客观准确，保证预测结果的标准性。
[0036]4、本专利技术对前处理过程进行了考察，确定红外数据前处理方法为，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于中红外光谱采用分峰分析技术快速预测新鲜烟叶中油分含量的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、样品的采集及前处理选择一定量的烟株样品，采集一片或多片烟叶，去除叶脉取叶片，一半进行冷冻干燥，干燥后，粉碎研磨为40目以上细粉，一半进行烟叶油分打分；步骤(2)、红外扫描新鲜烟叶粉末，采用全反射法扫描；数据采集使用OMINIC软件；步骤(3)、红外数据前处理对上述步骤(2)所得光谱，采用平滑(Smooth)、矢量归一化(SNV)、多元散射校正(MSC)及基线校正(BC)等多种光谱预处理方法对红外光谱进行处理；步骤(4)、红外特征峰分峰选择中红外1612cm
‑1附近峰导入Orign Pro/Orign Lab Corporation软件进行分峰，分为烤烟萃取残渣出峰1645cm
‑1，油分的出峰位置为1593cm
‑1；步骤(5)、油分打分处理每个样品随机抽取3片烟叶，依据《GB2635
‑
1992(烤烟》标准逐片评价烟叶的油分，按照表1所示标准，并对其进行量化打分，请烟叶专家进行打分，每个样品评价三次，取平均值；表1烟叶油分量化打分标准步骤(6)、红外预测模型的建立对上述步骤(4)所得在1593cm
‑1峰面积与烤烟在1612cm
‑1峰面积比，作为油分的相对含量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晋，张承明，许永，周群，孔维松，陈建华，张建铎，李正风，刘欣，李晶，黄海涛，米其利，李雪梅，杨光宇，
申请(专利权)人：云南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：